package org.usmile.algorithms.leetcode.middle;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
 * 146. LRU 缓存
 *
 * 请你设计并实现一个满足  LRU (最近最少使用) 缓存 约束的数据结构。
 * 实现 LRUCache 类：
 * LRUCache(int capacity) 以 正整数 作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
 * int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。
 * void put(int key, int value) 如果关键字 key 已经存在，则变更其数据值 value ；如果不存在，则向缓存中插入该组 key-value 。如果插入操作导致关键字数量超过 capacity ，则应该 逐出 最久未使用的关键字。
 * 函数 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行。
 *
 * 示例：
 * 输入
 * ["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
 * [[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
 * 输出
 * [null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]
 * 解释
 * LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
 * lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
 * lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
 * lRUCache.get(1);    // 返回 1
 * lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
 * lRUCache.get(2);    // 返回 -1 (未找到)
 * lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
 * lRUCache.get(1);    // 返回 -1 (未找到)
 * lRUCache.get(3);    // 返回 3
 * lRUCache.get(4);    // 返回 4
 *
 * 提示：
 * 1 <= capacity <= 3000
 * 0 <= key <= 10000
 * 0 <= value <= 105
 * 最多调用 2 * 105 次 get 和 put
 */
public class _0146 {
}

class _0146_Solution {
    private static class LRUCache {
        private static class Node {
            int key;
            int value;
            Node next;
            Node prev;
        }

        private final Map<Integer, Node> cache;
        private final int capacity;

        private final Node head;
        private final Node tail;

        public LRUCache(int capacity) {
            head = new Node();
            tail = new Node();

            head.next = tail;
            tail.prev = head;

            cache = new HashMap<>(capacity);
            this.capacity = capacity;
        }

        public int get(int key) {
            Node node = cache.get(key);
            if (node == null) {
                return -1;
            }
            // 将查询到的 node 移动到表头
            moveToHead(node);

            return node.value;
        }

        private void moveToHead(Node node) {
            // 1. 删除节点 node
            removeNode(node);
            // 2. 将节点 node 添加到表头
            addToHead(node);
        }

        private void removeNode(Node node) {
            Node preNode = node.prev;
            Node nextNode = node.next;

            preNode.next = nextNode;
            nextNode.prev = preNode;

            node.prev = null;
            node.next = null;
        }

        public void put(int key, int value) {
            Node node = cache.get(key);
            if (node == null) {
                // 1. 判断缓存容量大小
                if (cache.size() == capacity) {
                    Node delNode = removeTail();
                    cache.remove(delNode.key);
                }
                // 2. 创建节点
                node = new Node();
                node.key = key;
                node.value = value;

                // 3. 维护链表和缓存
                cache.put(key, node);
                addToHead(node);
            } else {
                node.value = value;
                // 有的话，则将节点放到头结点
                moveToHead(node);
            }
        }

        private Node removeTail() {
            Node delNode = tail.prev;
            removeNode(delNode);

            return delNode;
        }

        // 将一个节点添加到头节点
        private void addToHead(Node node) {
            node.next = head.next;
            head.next.prev = node;

            head.next = node;
            node.prev = head;
        }
    }
}